| Project/Area Number |
24K10873
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Southen Tohoku Research Institute for Neuroscience |
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Principal Investigator |
小川 柊太 一般財団法人脳神経疾患研究所, 南東北がん陽子線治療センター, 研究員 (10991903)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
神宮 啓一 東北大学, 医学系研究科, 教授 (00451592)
角谷 倫之 東北大学, 大学病院, 助教 (20604961)
加藤 貴弘 福島県立医科大学, 保健科学部, 教授 (90778804)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2025: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | 陽子線治療 / 深層学習 / 治療計画自動生成システム |
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| Outline of Research at the Start |
肝細胞癌に対する陽子線治療では、過去の照射歴の有無、腫瘍の位置や大きさ、正常臓器の位置などによって腫瘍に処方する線量と正常組織の線量制約などの治療プロトコールが異なるため、同じ疾患の患者であっても一様に治療計画パラメータを設定することができない。そのため治療計画における深層学習技術の応用が期待されてきたが深層学習モデル構築のための十分な学習データ数を確保できないという陽子線治療ならではの課題があった。そこで本研究では近年、話題となっている生成AIに用いられた深層学習技術を応用することにより、数の少ない学習データから各患者に合わせた質の高い陽子線治療計画を自動的に生成するシステムの開発を目指す。
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